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CI/CD and Automation 解决的是 AI 改完代码后验证靠人工记忆的问题。它把 lint、类型检查、测试、构建、安全扫描和部署检查放进自动流水线，每次变更都必须过质量门。
AI 项目怎么设置自动化质量门：CI/CD and Automation 怎么用
下载 ci-cd-and-automation 中文版 Skill ZIP
CI 红了，日志停在一条 TypeScript 报错上。
忘了跑测试，忘了构建，忘了看 lint，忘了检查依赖风险。
ci-cd-and-automation 这个技能的作用，是把这些检查变成自动质量门。只要代码变了，流水线就跑。
CI/CD 是 AI 编程的刹车系统
AI 写代码速度越快，越需要自动检查。
最基础的质量门通常包括：
- 格式和 lint。
- TypeScript 类型检查。
- 单元测试。
- 集成测试。
- 构建。
- 安全依赖扫描。
- E2E 或关键路径冒烟测试。
项目不一定一开始全都有，但核心检查应该自动化。
失败不要绕过
CI 失败时，正确做法是把失败输出交给 AI，让它按调试流程修。
错误做法是跳过测试、关掉 lint、降低规则、加 ignore。
给 AI 的要求可以写成：
md
CI 失败了。
请读取失败日志，定位根因，修复后在本地运行同等检查。
不要跳过测试，不要关闭规则，不要使用 no-verify。质量门的价值就在于它会挡住你不想看的问题。
自动化要贴合项目规模
个人静态站点和大型后端服务，不需要同一套流水线。
比如 VitePress 内容站，核心检查可能是：
- Markdown 链接。
- VitePress build。
- sidebar 是否引用存在文件。
- 部署目标是否正确。
Web 应用可能还需要 API 测试、数据库迁移、Playwright E2E、安全扫描。
不要照搬大厂模板。先自动化最容易出错、最影响上线的检查。
让 CI 变成反馈回路
AI 编程最适合“错误输出 → 修复 → 再验证”的循环。
CI 失败时，不要只看红色状态。
要把具体日志给 AI：哪一步失败，报错位置，相关命令，环境差异。AI 拿到真实反馈，比靠猜修得更准。
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自动质量门不是为了流程感，而是为了让每次 AI 改动都有证据。